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tecnologia

Dall’analisi dei dati un nuovo strumento per prevedere nuove pandemie

Dall’analisi dei dati uno strumento per prevedere nuove pandemie. È quando emerge da uno studio pubblicato su Nature Communications relativo a RecombinHunt nuovo metodo data-driven, sviluppato dal Dipartimento di Elettronica, Informazione e Bioingegneria del Politecnico di Milano e dall’Universita’ degli Studi di Milano. Il nuovo metodo è in grado di identificare, «con elevata accuratezza e efficienza computazionale», genomi Sars-CoV-2 ricombinanti con uno o due punti di rottura». Determinante, come sottolinea Stefano Ceri, Professore Ordinario di Sistemi di Elaborazione delle Informazioni, «lo straordinario contributo di laboratori di tutto il mondo, che hanno messo a disposizione della comunità internazionale più di 15 milioni di sequenze virali».

La ricombinazione, cioè la composizione di due o più genomi virali per formare un nuovo genoma, «è un efficiente meccanismo molecolare per l’evoluzione e l’adattamento dei virus».

Gli esperti sottolineano che diversi metodi proposti (sulla spinta della pandemia COVID-19) per rilevare genomi ricombinanti del virus SARS-CoV-2 non sarebbero stati in grado «di confermare fedelmente le analisi manuali del settore». A mostrare specificità e sensibilità elevate, a detta dei ricercatori è ReconbinHunt. 

Viene presa in considerazione una sequenza virale in ingresso. Il lignaggio del donatore viene ricercato in base al rapporto di verosimiglianza cumulativa. Quindi, vengono considerati tre rami: modello non ricombinante, modello di ricombinazione a un punto di interruzione e modello di ricombinazione a due punti di rottura. Il modello preferito viene scelto utilizzando test statistici, basati sul criterio di informazione di Akaike.

 

Il metodo, sviluppato nell’ambito del progetto Prin Pnrr 2022, Sensible (Small-data Early warNing System for viral patogeni In puBLic hEalth), identifica anche i genomi virali ricombinanti della recente epidemia di vaiolo delle scimmie «con elevata concordanza con le analisi curate manualmente da esperti». Non solo, il metodo, come suggerito,  può essere applicato a qualsiasi epidemia o virus pandemico, e rappresenta «uno strumento importante per combattere le future pandemie». 

«Lo studio dimostra come lo sviluppo di metodi computazionali innovativi ed efficienti – spiega Matteo Chiara, Professore di Biologia Molecolare presso l’Università degli Studi di Milano e co-leader del progetto Sensible- permetta di apprezzare in modo più accurato e rigoroso l’evoluzione degli agenti patogeni, e le eventuali implicazioni per la salute umana». Il tutto, come sottolinea la responsabile del progetto Sensible Anna Bernasconi, con un obiettivo: « costruire strumenti di allarme per anticipare e combattere nuove epidemie e pandemie virali».

Per approfondire. 

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